SOTON私人定制：利用Python进行数据分析（学习pandas）
pandas基础 Pandas借鉴了Numpy绝大部分设计思想，但与Numpy不同的是它更适合于处理表格类、异质性数据，而Numpy则是处理同质的数值数组。Pandas还能无缝与Numpy, SciPy, statsmodels, scikit-learn, matplotlib等包联用，构建了Python数据分析生态系统。 Pandas最主要的两类数据结构：Series, DataFrame，可以对应R语言的vector和data.frame，脑图如下 DataFrame基础功能 学习笔记如下： pandas的索引对象用于存放轴标签和其他元数据信息，索引对象不可修改，目的是安全的将该索对象传递给其他数据结构。、 reindex并不是修改原来的索引，而会在原来的基础上增加新的索引。 对DataFrame或Series修改形状，删除数据的操作默认返回新的数据结构。可以用inplace=True避免返回新的数据，不过这也通常会摧毁原来的数据。 明确loc和iloc的区别。如果你创建Series或DataFrame的index存在整数，那么细细体会下obj[:1],obj.loc[:1],o...
